[发明专利]基于改进去噪自编码器的电力线信道传输特性识别方法

权利要求书

1.基于改进去噪自编码器的电力线信道传输特性识别方法，其特征在于：包含有如下步骤：

利用z-score标准化对输入数据进行处理；

在去噪后引入对应的反标准化得到最终的输出数据；

在利用改进的去噪自编码器对信号处理的过程中，将训练到测试的信号具体转换进行可视化；

选用美国国家标准与技术研究所公开的MNIST数据集，将改进的去噪自编码器先在MNIST数据集上测试，得cost曲线；在Tensorflow学习框架下将改进的去噪自编码器应用于电力线信道传输特性的去噪，并对去噪后的信号进行识别；

验证改进的去噪自编码器应用于电力线传输特性的去噪效果，将去噪后的电力线信道传输特性进行分类识别，选取含有两层隐含层的神经网络进行测试；神经网络输入层连接两个隐含层，隐含层的激活函数为relu函数，为了防止过拟合，每个隐含层后面加一个dropout层，最后输出层实现分类选择softmax函数。

2.根据权利要求1所述的基于改进去噪自编码器的电力线信道传输特性识别方法，其特征在于：

所述改进的去噪自编码器，通过将原始数据x进行标准化得到x*，对x*加入噪声得到网络的输入数据经过编码函数g得到特征表达h，再通过解码函数f将h映射到输出层，得到重构的数据y，但这并不是整个网络的输出，而是对y进行反标准化处理得到网络的输出y*，将标准化数据x*与重构数据y的差值L(x*,y)作为损失函数对整个网络进行调整。

3.根据权利要求1所述的基于改进去噪自编码器的电力线信道传输特性识别方法，其特征在于：

将所述改进的去噪自编码器先在MNIST数据集上测试，整个仿真流程为，原始信号产生的数据训练集，加入噪声在经过改进的去噪自编码器，在经过之前提到的反标准化过程形成测试集，得到信号识别模型。

4.根据权利要求1所述的基于改进去噪自编码器的电力线信道传输特性识别方法，其特征在于：采用OpenCL语言，在FPGA硬件平台上实现神经网络，对采用改进算法得到的去噪数据进行分类。

5.根据权利要求4所述的基于改进去噪自编码器的电力线信道传输特性识别方法，其特征在于：所述FPGA采用友晶科技公司的de10_nano开发板。